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国家机关及大型公共建筑能耗监测系统指南

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简介:
《国家机关及大型公共建筑能耗监测系统指南》为政府机构与大型公建提供详细的能源消耗监测方案,旨在通过有效监控和分析能耗数据,推动节能减排政策的实施,实现资源高效利用。 国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测系统导则

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    《国家机关及大型公共建筑能耗监测系统指南》为政府机构与大型公建提供详细的能源消耗监测方案,旨在通过有效监控和分析能耗数据,推动节能减排政策的实施,实现资源高效利用。 国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测系统导则
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    国家机关及大型公用建筑能耗监测系统是指用于收集、分析政府机构和公共设施能源使用情况的信息技术平台。该系统通过实时监控与数据分析,帮助识别节能潜力并优化能源管理策略,旨在提高能效,减少碳排放,并促进可持续发展实践在关键领域的应用。 为指导各地国家机关办公建筑及大型公共建筑能耗监测系统的建设工作,住房和城乡建设部组织相关专家,在参考现行标准的基础上,总结并吸收了国内已有的能耗监测系统建设和运营经验,并结合我国对国家机关办公建筑与大型公共建筑分项能耗数据采集的具体要求,制定了本导则。 该导则涵盖总则、适用范围、术语定义、数据收集对象及指标体系、数据采集方法和工具、能耗信息处理流程以及展示方式等内容。此外还包括了能耗监测的数据编码规则和质量控制措施等部分。 由住房和城乡建设部负责管理,并指定主编单位具体解释技术内容相关的细节问题。
  • 场所
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    本系统针对国家机关和大型公共场所设计,实现能源消耗实时监控、数据分析与优化管理,助力节能减排目标。 分项能耗数据采集技术导则、分项能耗数据传输技术导则、建设与验收规范及运行管理规定、楼宇分项计量设计安装技术导则以及软件开发指导说明书。
  • 哈佛项目代码分析过程
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    本项目致力于开发用于预测哈佛大学校园内建筑能源消耗的代码,并详细记录了从数据收集到模型构建与验证的全过程。通过这些努力,我们期望为改善能效提供有力的数据支持和科学依据。 哈佛大学能耗预测项目(Prediction of Buildings Energy Consumption)是一个完整的机器学习项目。该项目包含了代码和详细的分析过程。
  • 于深度学习在中的应用研究
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    本研究探讨了深度学习技术如何有效应用于建筑能耗的预测中,通过分析历史数据来优化能源使用效率,并减少碳排放。 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 本段落探讨了利用深度学习技术进行建筑能耗预测的方法。通过分析大量历史数据,结合气象条件、建筑设计特点及使用模式等因素,构建高效能的预测模型,以期为建筑物节能减排提供科学依据和技术支持。 该研究首先对现有的建筑能耗数据分析进行了回顾,并提出了一种基于神经网络架构的新方法来改进现有技术。实验结果表明,在提高精度的同时还能有效减少计算资源消耗。 此外,文章还讨论了如何通过深度学习算法优化预测模型的训练过程和参数选择策略,以适应不同规模及类型建筑物的需求变化趋势。通过对多个实际案例的应用测试验证了所提方案的有效性和实用性。 总之,这项工作为未来在建筑节能领域进一步探索提供了重要参考价值,并展示了深度学习技术在此类问题解决中的巨大潜力和发展前景。
  • BIM模-三层办.rar
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    本资源为一个三层办公大楼的BIM(建筑信息模型)模型文件,适用于建筑设计、施工和管理等场景。包含详细的建筑结构与布局设计。 BIM模型:三层办公楼建筑的Revit模型。
  • 基于DeST-C的办模拟研究 (2015年)
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    本研究利用DeST-C软件对办公建筑进行能耗模拟分析,探讨不同设计和运营策略下的能源消耗情况,旨在提高建筑物能效。 本段落旨在探究办公建筑在不同保温层厚度下的能耗情况,并提出确定最佳保温层厚度及最小费用的方法。研究对象为沈阳地区某高校办公楼,使用DeST能耗模拟软件对不同保温层厚度时的能耗进行计算分析。同时采用全生命周期成本分析方法建立数学模型,得出最优保温层厚度和最低费用,并通过编程工具开发出实用型节能改造方案。 结果显示,在采用水源热泵供暖的情况下,该建筑的最佳保温层厚度为45毫米,最小总费用为每平方米143.84元。研究结论指出,沈阳地区办公楼的总体能耗随保温层厚度增加而减少,最佳保温层厚度和最低总成本均与之相关。
  • 与中风水学的.ppt
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    本PPT探讨了中国传统建筑与风水学之间的密切联系,分析二者在选址、布局及结构设计上的相互影响,展现中国传统文化的独特魅力。 中国风水学与传统建筑的关系十分密切。在中国古代的建筑设计中,风水理论常常被用来选择建筑的位置、确定建筑物的方向以及规划整体布局。通过运用这些原则,建筑师们力求使建筑物能够顺应自然环境,并达到和谐共生的状态。此外,风水还影响了房屋内部的设计和装饰元素的选择,以期为居住者带来好运与繁荣。 这份PPT将深入探讨中国传统文化中的风水学如何指导传统建筑的构建过程以及它所蕴含的文化价值及美学意义。通过对中国古代经典案例的研究分析,观众可以更好地理解这一学科在历史上的重要性和现代建筑设计中潜在的应用潜力。
  • 简易版:用Python编写的简明
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    本作品为一款利用Python语言开发的精简型建筑能耗分析工具,旨在通过简洁高效的算法模拟和预测各类建筑设计下的能源消耗情况。 我实现了梦想中的房子的简单建筑能耗模型,该模型使用Python编写,并基于ISO 13790标准中的每小时动态模型构建。此模型仅包含一个容量和阻力。 与ISO 13790相比,没有考虑内部热量增加的因素,建筑物完全遮阴且无直接或间接阳光照射的影响;此外,在此模型中没有任何门窗以及通风系统的设计,空气和表面之间实现了即时的热传递效果。 θm ,t = θm ,t-1 × (1 - Δt / C m × H tr, em) + Δt / C m × (ΦHC , nd, t-1 + H tr, em × θe, t - 1) 输出变量: ΦHC ,nd,t :在时间t的制冷或加热功率 状态变量: θm ,t :在时间t的建筑物温度[℃] 参数包括: θe,t :在时间t的外部温度[℃] A f :调节后的建筑面积[m²] C m :建筑热质容量[J/K] Δt:时间步长[s] H tr, em:向外界传递热量[W/K]